Ao observar a situação atual, na qual atos de vandalismo e terrorismo tornaram-se frequentes e cada vez mais presentes ao redor do mundo, principalmente em grandes cidades, torna-se clara a necessidade de equipar as forças policiais com tecnologias de observação e monitoramento inteligentes, capazes de identificar e monitorar indivíduos potencialmente perigosos que possam estar infiltrados nas multidões. Ao mesmo tempo, com sua recente popularização, veículos aéreos não tripulados, também chamados VANTs e conhecidos popularmente como "drones", acabaram por tornar-se ferramentas baratas e eficientes para diversas aplicações, incluindo observação, fornecendo a seus utilizadores a capacidade de monitorar alvos, áreas, ou prédios de forma segura e quase imperceptível. Unindo estas duas tendências, este trabalho apresenta o desenvolvimento de um sistema multi-VANT para observção de alvos móveis em multidões, demonstrando a possibilidade de utilização de pequenos VANTs comerciais comuns para o monitoramento de grupos de pedestres. O principal objetivo de tal sistema é monitorar continuamente indivíduos de interesse em um grupo de pessoas, visitando cada um destes indivíduos alternadamente, de forma a manter um registro geral do estado de cada um deles Um sistema deste tipo poderia, por exemplo, ser utilizado por autoridades no controle de manifestações e outras atividades em que grandes grupos de pessoas estejam envolvidos, ajudando a polícia e outros órgãos a identificar indivíduos com comportamento suspeito ou agressivo mais rapidamente, evitando ou minimizando os efeitos de atitudes de vandalismo e de ataques terroristas. Com o intuíto de abordar tal problema da forma mais completa e adequada possível, esta tese apresenta a concepção e o desenvolvimento de um sistema híbrido composto de três diferentes algoritmos: um algoritmo de distribuição de alvos; um de roteamento; e um de repasse de alvos. Primeiramente, neste sistema, um algoritmo de distribuição de alvos baseado em um paradigma de mercado que simula um leilão distribui os alvos entre os VANTs da melhor forma possível. Os VANTs, por sua vez, utilizam um algoritmo genético de roteamento para resolver uma instância do Problema do Caixeiro Viajante e decidir a melhor rota para visitar cada alvo sob sua responsabilidade. Ao mesmo tempo, o sistema analisa a necessidade de redistribuição dos alvos, ativando um algoritmo capaz de realizar esta ação ao perceber sua necessidade quando na iminência de perder algum alvo de vista. Ao fim de seu desenvolvimento, o sistema proposto foi testado em uma série de experimentos especialmente desenvolvidos para avaliar seu desempenho em situações controladas e comprovar sua eficiência para realizar a missão pretendida. / Observing the current scenario, where terrorism and vandalism acts have become commonplace, particularly in big cities, it becomes clear the need to equip law enforcement forces with an efficient observation method, capable of identifying and observing potentially threatening individuals on crowds, to avoid or minimize damage in case of attacks. Moreover, with the popularization of small lightweight Unmanned Aerial Vehicles (UAVs), these have become an affordable and efficient tool, which can be used to track and follow targets or survey areas or buildings quietly, safely and almost undetectably. This work presents the development of a multi-UAV based crowd monitoring system, demonstrating a system that uses small Commercial Of The Shelf (COTS) UAVs to periodically monitor a group of moving walking individuals. The goal of this work is to develop a coordination system for a swarm of UAVS capable of continuously monitoring a large group of individuals (targets) in a crowd, alternately observing each of them at a time while trying to not lose sight of any of these targets. A system equipped with a group of UAVs running this proposal can be used for law-enforcement applications, assisting authorities to monitor crowds in order to identify and to follow suspicious individuals that can have attitudes that could be classified as vandalism or linked to terrorist attack attempts To address this problem a system composed of three parts is proposed and was developed in this thesis. First, an auction algorithm was put in place to distribute interest targets among the multiple UAVs. The UAVs, in turn, make use of a genetic algorithm to calculate the order in which they would visit each of the targets on their observation queue. Moreover, a target handover algorithm was also implemented to redistribute targets among the UAVs in case the system judged that a target was about to be lost by its current observer UAV. The proposed system was evaluated through a set of experiments set-up to verify and to demonstrate the system capabilities to perform such monitoring task, proving its efficiency. During these experiments, it is made clear that the system as a whole has a great potential to solve this kind of moving target monitoring problem that can be mapped to a Time Dependent Travel Salesman Problem (TDTSP), observing targets, and redistributing them among UAVs as necessary during the mission.

Ao observar a situação atual, na qual atos de vandalismo e terrorismo tornaram-se frequentes e cada vez mais presentes ao redor do mundo, principalmente em grandes cidades, torna-se clara a necessidade de equipar as forças policiais com tecnologias de observação e monitoramento inteligentes, capazes de identificar e monitorar indivíduos potencialmente perigosos que possam estar infiltrados nas multidões. Ao mesmo tempo, com sua recente popularização, veículos aéreos não tripulados, também chamados VANTs e conhecidos popularmente como "drones", acabaram por tornar-se ferramentas baratas e eficientes para diversas aplicações, incluindo observação, fornecendo a seus utilizadores a capacidade de monitorar alvos, áreas, ou prédios de forma segura e quase imperceptível. Unindo estas duas tendências, este trabalho apresenta o desenvolvimento de um sistema multi-VANT para observção de alvos móveis em multidões, demonstrando a possibilidade de utilização de pequenos VANTs comerciais comuns para o monitoramento de grupos de pedestres. O principal objetivo de tal sistema é monitorar continuamente indivíduos de interesse em um grupo de pessoas, visitando cada um destes indivíduos alternadamente, de forma a manter um registro geral do estado de cada um deles Um sistema deste tipo poderia, por exemplo, ser utilizado por autoridades no controle de manifestações e outras atividades em que grandes grupos de pessoas estejam envolvidos, ajudando a polícia e outros órgãos a identificar indivíduos com comportamento suspeito ou agressivo mais rapidamente, evitando ou minimizando os efeitos de atitudes de vandalismo e de ataques terroristas. Com o intuíto de abordar tal problema da forma mais completa e adequada possível, esta tese apresenta a concepção e o desenvolvimento de um sistema híbrido composto de três diferentes algoritmos: um algoritmo de distribuição de alvos; um de roteamento; e um de repasse de alvos. Primeiramente, neste sistema, um algoritmo de distribuição de alvos baseado em um paradigma de mercado que simula um leilão distribui os alvos entre os VANTs da melhor forma possível. Os VANTs, por sua vez, utilizam um algoritmo genético de roteamento para resolver uma instância do Problema do Caixeiro Viajante e decidir a melhor rota para visitar cada alvo sob sua responsabilidade. Ao mesmo tempo, o sistema analisa a necessidade de redistribuição dos alvos, ativando um algoritmo capaz de realizar esta ação ao perceber sua necessidade quando na iminência de perder algum alvo de vista. Ao fim de seu desenvolvimento, o sistema proposto foi testado em uma série de experimentos especialmente desenvolvidos para avaliar seu desempenho em situações controladas e comprovar sua eficiência para realizar a missão pretendida. / Observing the current scenario, where terrorism and vandalism acts have become commonplace, particularly in big cities, it becomes clear the need to equip law enforcement forces with an efficient observation method, capable of identifying and observing potentially threatening individuals on crowds, to avoid or minimize damage in case of attacks. Moreover, with the popularization of small lightweight Unmanned Aerial Vehicles (UAVs), these have become an affordable and efficient tool, which can be used to track and follow targets or survey areas or buildings quietly, safely and almost undetectably. This work presents the development of a multi-UAV based crowd monitoring system, demonstrating a system that uses small Commercial Of The Shelf (COTS) UAVs to periodically monitor a group of moving walking individuals. The goal of this work is to develop a coordination system for a swarm of UAVS capable of continuously monitoring a large group of individuals (targets) in a crowd, alternately observing each of them at a time while trying to not lose sight of any of these targets. A system equipped with a group of UAVs running this proposal can be used for law-enforcement applications, assisting authorities to monitor crowds in order to identify and to follow suspicious individuals that can have attitudes that could be classified as vandalism or linked to terrorist attack attempts To address this problem a system composed of three parts is proposed and was developed in this thesis. First, an auction algorithm was put in place to distribute interest targets among the multiple UAVs. The UAVs, in turn, make use of a genetic algorithm to calculate the order in which they would visit each of the targets on their observation queue. Moreover, a target handover algorithm was also implemented to redistribute targets among the UAVs in case the system judged that a target was about to be lost by its current observer UAV. The proposed system was evaluated through a set of experiments set-up to verify and to demonstrate the system capabilities to perform such monitoring task, proving its efficiency. During these experiments, it is made clear that the system as a whole has a great potential to solve this kind of moving target monitoring problem that can be mapped to a Time Dependent Travel Salesman Problem (TDTSP), observing targets, and redistributing them among UAVs as necessary during the mission.

Ao observar a situação atual, na qual atos de vandalismo e terrorismo tornaram-se frequentes e cada vez mais presentes ao redor do mundo, principalmente em grandes cidades, torna-se clara a necessidade de equipar as forças policiais com tecnologias de observação e monitoramento inteligentes, capazes de identificar e monitorar indivíduos potencialmente perigosos que possam estar infiltrados nas multidões. Ao mesmo tempo, com sua recente popularização, veículos aéreos não tripulados, também chamados VANTs e conhecidos popularmente como "drones", acabaram por tornar-se ferramentas baratas e eficientes para diversas aplicações, incluindo observação, fornecendo a seus utilizadores a capacidade de monitorar alvos, áreas, ou prédios de forma segura e quase imperceptível. Unindo estas duas tendências, este trabalho apresenta o desenvolvimento de um sistema multi-VANT para observção de alvos móveis em multidões, demonstrando a possibilidade de utilização de pequenos VANTs comerciais comuns para o monitoramento de grupos de pedestres. O principal objetivo de tal sistema é monitorar continuamente indivíduos de interesse em um grupo de pessoas, visitando cada um destes indivíduos alternadamente, de forma a manter um registro geral do estado de cada um deles Um sistema deste tipo poderia, por exemplo, ser utilizado por autoridades no controle de manifestações e outras atividades em que grandes grupos de pessoas estejam envolvidos, ajudando a polícia e outros órgãos a identificar indivíduos com comportamento suspeito ou agressivo mais rapidamente, evitando ou minimizando os efeitos de atitudes de vandalismo e de ataques terroristas. Com o intuíto de abordar tal problema da forma mais completa e adequada possível, esta tese apresenta a concepção e o desenvolvimento de um sistema híbrido composto de três diferentes algoritmos: um algoritmo de distribuição de alvos; um de roteamento; e um de repasse de alvos. Primeiramente, neste sistema, um algoritmo de distribuição de alvos baseado em um paradigma de mercado que simula um leilão distribui os alvos entre os VANTs da melhor forma possível. Os VANTs, por sua vez, utilizam um algoritmo genético de roteamento para resolver uma instância do Problema do Caixeiro Viajante e decidir a melhor rota para visitar cada alvo sob sua responsabilidade. Ao mesmo tempo, o sistema analisa a necessidade de redistribuição dos alvos, ativando um algoritmo capaz de realizar esta ação ao perceber sua necessidade quando na iminência de perder algum alvo de vista. Ao fim de seu desenvolvimento, o sistema proposto foi testado em uma série de experimentos especialmente desenvolvidos para avaliar seu desempenho em situações controladas e comprovar sua eficiência para realizar a missão pretendida. / Observing the current scenario, where terrorism and vandalism acts have become commonplace, particularly in big cities, it becomes clear the need to equip law enforcement forces with an efficient observation method, capable of identifying and observing potentially threatening individuals on crowds, to avoid or minimize damage in case of attacks. Moreover, with the popularization of small lightweight Unmanned Aerial Vehicles (UAVs), these have become an affordable and efficient tool, which can be used to track and follow targets or survey areas or buildings quietly, safely and almost undetectably. This work presents the development of a multi-UAV based crowd monitoring system, demonstrating a system that uses small Commercial Of The Shelf (COTS) UAVs to periodically monitor a group of moving walking individuals. The goal of this work is to develop a coordination system for a swarm of UAVS capable of continuously monitoring a large group of individuals (targets) in a crowd, alternately observing each of them at a time while trying to not lose sight of any of these targets. A system equipped with a group of UAVs running this proposal can be used for law-enforcement applications, assisting authorities to monitor crowds in order to identify and to follow suspicious individuals that can have attitudes that could be classified as vandalism or linked to terrorist attack attempts To address this problem a system composed of three parts is proposed and was developed in this thesis. First, an auction algorithm was put in place to distribute interest targets among the multiple UAVs. The UAVs, in turn, make use of a genetic algorithm to calculate the order in which they would visit each of the targets on their observation queue. Moreover, a target handover algorithm was also implemented to redistribute targets among the UAVs in case the system judged that a target was about to be lost by its current observer UAV. The proposed system was evaluated through a set of experiments set-up to verify and to demonstrate the system capabilities to perform such monitoring task, proving its efficiency. During these experiments, it is made clear that the system as a whole has a great potential to solve this kind of moving target monitoring problem that can be mapped to a Time Dependent Travel Salesman Problem (TDTSP), observing targets, and redistributing them among UAVs as necessary during the mission.